轮到中国卡脖子了，220亿国产巨头，把激光雷达做到了世界第一

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近期关注自动驾驶领域的观察者或许已经注意到一个耐人寻味的现象：在消费级汽车市场，越来越多的主流车型正悄然告别激光雷达。小鹏G7改款果断移除激光雷达模块，比亚迪旗下售价仅10万元级别的海豚与海豹智驾版也转向纯视觉感知架构，似乎预示着乘用车阵营正在集体“去激光化”。

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与此形成鲜明对比的是，禾赛科技却在9月迎来一连串高光时刻——15日宣布与美国领先的Robotaxi运营商签署独家供货协议，订单金额超过4000万美元；次日便成功登陆港交所，募集资金达41.60亿港元，成为近四年来中概股回港上市规模最大的IPO案例，同时也是全球首家实现“美股+港股”双重上市的激光雷达企业。

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一端是终端市场的冷遇，另一端却是资本和专业领域的热烈追捧，激光雷达究竟是即将退出历史舞台的技术残影，还是仍蕴藏巨大潜力的未来基石？高盛最新发布的研究报告给出了积极信号：国内激光雷达正进入加速渗透阶段。

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报告预测，从2026年至2027年，全球主要车企将启动大规模L3及以上级别自动驾驶车辆的量产进程，到2030年，海外ADAS领域激光雷达出货量有望达到300万台，这一数字大致相当于中国整个市场在2025年的总体规模。

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更值得注意的是，高盛首次给予禾赛港股“买入”评级，设定目标价为281港元，同时将其美股目标价由26.3美元上调至36美元，显示出机构投资者对其长期价值的高度认可。

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然而现实情况略显微妙——截至9月26日午间，禾赛港股股价仅为227.2港元，虽略高于发行价212.8港元，但距离高盛设定的目标仍有显著差距。

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这家已连续多年稳居全球激光雷达出货量榜首的企业，为何尚未被资本市场充分定价？它又面临哪些结构性挑战？要理解这一点，必须深入剖析自动驾驶技术路线背后的根本分歧——这并非简单的技术优劣之争，而是关于安全责任归属与商业逻辑的深层抉择。

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不少人认为纯视觉方案更具前瞻性，依据之一是特斯拉FSD系统的事故率数据：每行驶一百万英里仅发生约0.15起需展开安全气囊的严重事故。相比之下，采用多传感器融合策略的Waymo同期数据显示每百万英里事故数为1.16起，表面看特斯拉安全性高出近七倍。

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但鲜有人留意两者统计口径存在本质差异：特斯拉仅记录触发安全气囊的碰撞事件，且其自动驾驶功能主要运行于结构化程度较高的高速公路环境；而Waymo上报的是所有类型的交通事件，涵盖轻微刮蹭，并且其运营区域集中在城市复杂路网，且以“完全无人值守”模式运行。

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其中，“无驾驶员介入”的全无人驾驶能力，正是衡量L4级自动驾驶系统成熟度的核心标准。这种差异在其第五代自动驾驶平台上体现得尤为明显——该系统配备了5颗激光雷达，包括4颗远距探测单元与1颗盲区补全装置。

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配合8个高清摄像头以及新一代4D毫米波雷达阵列，整套系统每秒可生成高达1500万个点云数据点，在夜间、雨雾等低能见度条件下依然能够完成厘米级精度的三维环境重建。

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这种看似“过度设计”的硬件配置，不仅是为了满足L4系统对“零容错率”的严苛要求，更是为了应对日益严格的监管审查。

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例如，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）在2025年发布的《L4级自动驾驶系统安全评估指南》中明确指出，“感知系统的冗余设计”是核心考核项之一，要求即使关键传感器出现故障，系统仍具备维持基本运行的能力。

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欧盟同年3月出台的《汽车产业重振计划》同样提出强制性测试要求：所有在欧盟境内部署的L4级车辆必须通过暴雨、浓雾、强逆光等极端天气条件下的适应性验证。

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尽管这些法规并未直接指定使用激光雷达，但由于其在测距稳定性、抗光照干扰等方面具备不可替代的优势，实际上已成为满足上述标准的最佳技术路径。

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对于Robotaxi运营商而言，激光雷达不再是可有可无的附加组件，而是获取运营资质的“通行证”。毕竟这类服务属于真正的L4级自动驾驶产品，一旦发生事故，法律责任将完全由运营方承担。

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若缺乏足够的安全保障，政府不会开放路权许可，保险公司难以提供承保支持，公众信任也无法建立，最终只会陷入“无法上路→无法扩大车队规模→成本无法摊薄→盈利遥不可及”的恶性循环。

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正因如此，禾赛得以与全球十大Robotaxi企业中的八家建立合作关系。除了新近签约的美国头部公司外，Zoox、Aurora、百度Apollo、滴滴自动驾驶、小马智行、文远知行等行业领军者均已将其列为关键供应商。

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但乘用车市场的游戏规则截然不同。传统车企所提供的多为L2或L2+级别的辅助驾驶系统，法律要求驾驶员全程保持注意力并随时准备接管控制权。即便系统出现异常，责任链条中仍有缓冲空间。

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因此，主机厂更聚焦于成本优化——每降低一项开支，都能转化为更强的价格竞争力与更高的利润率。

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早期一套激光雷达动辄售价70万元人民币，堪称车载部件中的“奢侈品”。经过禾赛等国产厂商多年努力，如今单颗成本已被压缩至500美元以内，部分型号甚至进入千元人民币区间。

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即便如此，在激烈的市场竞争环境下，特斯拉率先验证了纯视觉方案的可行性后，越来越多车企选择跟进转型——减少一个传感器模块，就意味着多出一分价格优势，尤其在十万级主流车型市场中尤为关键。

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不过，禾赛并未将全部希望寄托于Robotaxi赛道。事实上，它早已将目光投向那些更能发挥激光雷达特长的封闭与半封闭应用场景，并在过去两年加快了在工业自动化、智能物流、港口智能化等B端市场的布局步伐。

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以智能制造中的AGV（自动导引车）和AMR（自主移动机器人）为例，这类设备已成为现代工厂的核心生产力工具。据测算，2025年全球相关市场规模已达68亿美元。

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其中，高端产品中有六成以上采用激光雷达作为主感知方案。禾赛为此专门开发的JT系列微型激光雷达，定位精度可达±10毫米级别。

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即便在仓库频繁搬运、人员流动频繁的高动态环境中，也能稳定实现SLAM（即时定位与地图构建）功能，完美契合工业场景对高精度与高可靠性的双重需求。

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港口自动化则是另一个典型应用场域。相比开放道路，港口属于相对封闭的工业作业区，虽无行人与非机动车干扰，但却常年面临粉尘弥漫、水汽凝结、阳光直射等问题。

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在此类环境下，激光雷达的主动发射探测机制展现出显著优势——不受环境光照变化影响，可持续精准识别集装箱位置、拖车行进轨迹，从而保障装卸效率与作业安全。

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在无人配送领域，禾赛的合作关系更为深远。自2021年起便与新石器无人车展开深度协作，截至2025年，后者在上海等多个城市开展商业化运营的车队仍在广泛采用禾赛提供的感知模组。

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面对交叉路口遮挡、仓库内部光线复杂等典型难题，视觉系统容易产生误判，而激光雷达则能将定位误差控制在1米以内，有效解决了末端配送中最棘手的空间感知瓶颈。

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这些多元化业务拓展绝非简单地“广撒网”，而是具有战略深意：既能分摊研发与制造成本，又能推动技术快速迭代升级。

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禾赛在车载激光雷达领域积累的固态扫描技术、自研ASIC芯片能力，以及SLAM算法优化经验，均可复用于工业机器人、港口机械、无人配送车等场景。

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某些特定场景反而对性能指标定义更清晰，边界更可控，更容易实现技术突破。目前，这些非车载业务已初见成效。

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2025年，机器人及工业应用贡献了禾赛总营收的25%，预计2026年该比例将进一步提升至40%。这种多元化的收入结构显著增强了企业的抗风险能力，使其不再过度依赖某一单一市场波动。

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回顾此次港股上市与大额订单落地的时间节点，不难发现禾赛的战略节奏把握极为精准。

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当前，中美两国关于高级别自动驾驶的法规体系正逐步完善，支持集中式计算架构的新一代平台也趋于成熟。

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例如，英伟达推出的下一代车载中央计算平台NVIDIA DRIVE Thor，计划于2025年正式量产，最高算力可达2000TOPS，专为L4级自动驾驶系统量身打造。

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2026年预计将开启L4级自动驾驶发展的关键窗口期，基础设施、政策环境与技术储备都将迎来集中释放，这无疑为禾赛的核心业务创造了有利外部条件。

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归根结底，激光雷达的发展方向从来不是与摄像头之间的“二选一”博弈，而是在不同场景下寻找最优感知组合。

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过去，它是高端智能汽车上的“贵族配置”；如今，随着技术下沉与成本下降，它正逐步演变为工业机器人、自动化码头设备、无人配送车辆的“通用感官器官”，帮助各类机器更准确地感知物理世界、做出决策响应。

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禾赛的战略布局，本质上是在构建一个围绕激光雷达为核心的机器感知生态系统。它没有把所有筹码押注在乘用车赛道，而是致力于让这项技术走进更多垂直领域，成为下一代智能体“认知世界”的基础元件。

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当越来越多的机器因搭载激光雷达而获得稳定可靠的环境理解能力时，真正意义上的“机器觉醒”时代才可能到来。而这，也正是禾赛最值得期待的未来图景。